Data Science je študija podatkov; vključuje snemanje, shranjevanje in analizo podatkov za pridobivanje koristnih informacij iz njih. Uporaba podatkovne znanosti je raznolika, saj je obsežno področje in zajema številna podpodročja. Uporablja se v bančništvu, maloprodaji, e-trgovini, zabavi, iskanju po internetu, prepoznavanju govora itd.
Kot podatkovni znanstvenik morate zbirati podatke, jih obdelovati, modelirati in nato uporabljati različne algoritme za sprejemanje koristnih odločitev in določanje ciljev za izboljšave. Vse to potrebuje zmogljiv stroj in če vaš stroj ne zna dobro krčiti številk, bo trpela vaša stranka in posledično vaša kariera podatkovnega znanstvenika. Zato je dostojen prenosni računalnik izredno pomemben za vaše potovanje na področju podatkovne znanosti.
Ta članek se osredotoča na podajanje vodnika za nakup prenosnega računalnika za analizo podatkov. Toda preden se potopimo v seznam svojih izbir, moramo razumeti, kakšen stroj podatkovni znanstvenik potrebuje najprej.
Specifikacija prenosnega računalnika za podatkovne znanosti
Preden vzamete prenosnik za podatkovno znanost, je treba upoštevati nekaj stvari in najprej pride RAM:
1. Pomnilnik (RAM)
Spomin je zelo pomemben za prenosni računalnik podatkovnih znanstvenikov. Več je vedno bolje. Priporočeni pomnilnik je 16 GB. Če pa vaše delo temelji na oblaku, potem je ogromen pomnilniški modul nepomemben. Prednost prenosnika z možnostjo razširljivega pomnilnika bi bila plus.
2. Procesor (CPE)
No, analiza podatkov potrebuje veliko računalniške moči, zato raje najnovejši in večjedrni procesor v celoti izkoristite vzporedno obdelavo. Če uporabljate AWS ali druge storitve v oblaku, bo dober procesor manj pomemben, vendar vseeno priporočam, da imate dober procesor, saj niso več dragi.
3. Grafična kartica (GPU):
V znanosti o podatkih so številne operacije odvisne od grafičnih procesorjev, na primer usposabljanje modela. Potreba po grafičnem procesorju je odvisna tudi od vrste naloge podatkovne znanosti. Če se poglobljeno učite ali ravnate z veliko količino podatkov, morate za pospešitev obdelave uporabiti grafično kartico. GPU ima veliko jeder v primerjavi z običajnim CPU -jem, zato bo grafični procesor pospešil proces analize podatkov za več gub.
4. Skladiščenje:
Podatki zavzamejo veliko prostora za shranjevanje, zato je bolje imeti dobro napravo za shranjevanje. SSD diski so odlična izbira, saj so precej hitri. So pa hkrati zelo dragi. Če imate omejen proračun, je dovolj, da imate majhen SSD 512 GB skupaj z običajnim trdim diskom za shranjevanje. Poskrbite, da ima vaš prenosnik vrata USB tipa C za hitrejši prenos podatkov.
5. Operacijski sistem:
Operacijski sistem je vaša osebna izbira. Bolje je, da uporabite prenosne računalnike, ki podpirajo Linux. Priporočam macOS ali katero koli distribucijo Linuxa. Windows je lahko tudi dobra izbira, vendar potrebuje veliko dodatkov, preden nastavite vse.
Očitno je, da navadni stroji niso primerni za projekte znanosti o podatkih. Za učinkovito delovanje potrebujete zmogljiv stroj z ustreznim pomnilnikom in par robustnih enot CPU in GPU z dovolj prostora za shranjevanje. Oglejmo si nekaj prenosnikov, ki so najbolj primerni za projekte znanosti o podatkih:
1. Dell G5:
Prva izbira je Dell G5, ki prihaja s deseto generacijo procesorja Intel Core i7 s 6 jedri in ga poganja grafična kartica NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti. Če ste poklicni podatkovni znanstvenik in se ukvarjate z modeliranjem ali poglobljenim učenjem, potem bo ta prenosnik vse obvladal precej učinkovito. Gre za prenosni računalnik z operacijskim sistemom Windows, ki ima različne kapacitete shranjevanja. Priporočam uporabo 16 GB pomnilnika in 512 GB SSD diska.
G5 ima 3-celično baterijo s 51 vatnimi urami in vrsto vrat, vključno z bralnikom kartic SD in 1 vhodom USB tipa C. Čeprav zaslon nima nič opraviti s podatkovno znanostjo, je dober plus. G5 ima 15,6-palčni LED zaslon z ločljivostjo Full HD in prevleko proti bleščanju.
Prednosti:
- Dobro uravnotežen stroj
- Solidna izvedba
- Čudovit videz
Slabosti:
- Hrupno hlajenje
- Nekaj zajetnega
2. HP Envy 17t:
HP Envy 17, ki ni najboljši, vendar je dobra izbira med najnovejšimi prenosnimi računalniki za projekte znanosti o podatkih. Nameščena procesorska enota je Intel Core i7 in namenska grafična kartica NVIDIA GeForce MX330. Procesor ima 4 jedra, vendar prisotnost grafične kartice povečuje njegovo splošno zmogljivost. Envy 17 lahko učinkovito obvlada večino nalog, povezanih z znanostjo o podatkih.
Na voljo je s 16 GB RAM -a in možnostjo dvojnega shranjevanja, kar je izjemno. Envy 17t ima SSD 256 GB s trdim diskom 1 TB. 17,3 -palčni zaslon 4k je več kot dovolj za podatkovnega znanstvenika. Na voljo so vam tudi 3 vrata USB Type-A, 1 USB Type C, vrata HDMI in reža za kartico SD.
Prednosti:
- Eleganten videz
- Udobna tipkovnica
- 4k zaslon
- Dobro upravljanje toplote
Slabosti:
- Povprečna življenjska doba baterije
- Malce drago
3. Macbook Air:
Zelo priporočam, da imate za podatkovno znanost okolje macOS. Obstaja več ustreznih razlogov, na primer okolje, podobno UNIX-u, in najnovejši čip M1. M1 je precej učinkovit čip, saj ima 8 jeder in deluje veliko bolje kot najnovejši procesorji AMD ali Intel. M1 je posebej zasnovan za spodbujanje strojnega učenja.
Najnovejši modeli MacBook Air imajo konfiguracijo 8 GB/16 GB RAM -a s kapaciteto shranjevanja 256 GB/5126 GB. 8 GB pomnilnika je dovolj, vendar priporočam, da uporabite 16 GB. Shranjevanje je odvisno od vaših osebnih želja in če imate na voljo ločen trdi disk, je dovolj, če imate 256 GB SSD diska.
Prednosti:
- UNIX podobno okolje
- Čip M1
- Odlična življenjska doba baterije
Slabosti:
- Ne podpira osnovnih aplikacij CUDA
Če nimate osnovne podpore za CUDA, bi lahko bilo veliko razočaranje, vendar to ne pomeni, da MacBook air ne bi smel biti na vašem seznamu. Še vedno lahko obdeluje velik odstotek projektov znanosti o podatkih. Če pa želite podporo za vzporedno obdelavo, pojdite na 16 -palčni MacBook pro.
4. Acer Swift 3:
Še ena proračunsko prijazna naprava z izjemnimi specifikacijami. To je moja druga zelo priporočljiva izbira. Swift 3 je nameščen z 8 -jedrno procesorsko enoto AMD Ryzen 7 4700U, integrirano z grafiko Radeon. Velika izbira za vsakega podatkovnega znanstvenika s stroškovno učinkovitostjo.
Swift 3 je tanek, lahek dizajn, navdihnjen z MacBook-om, ki prihaja z 8 GB RAM-a in SSD-jem 512 GB. LED zaslon Full HD, spletna kamera HD in osvetljena tipkovnica dopolnjujejo stroj.
Prednosti:
- Cenovno dostopne
- Eleganten dizajn
- Zelo prenosljiv
- Dobra življenjska doba baterije
Slabosti:
- Pomnilnika ni mogoče nadgraditi
- Povprečni prikaz
5. Lenovo ThinkPad E15:
Lenovo ThinkPad E15 je še ena izbira za podatkovnega znanstvenika. Stroj ima različne različice. Priporočena specifikacija je deseta generacija Intel Core i5 z integrirano grafiko UHD 620 Intel.
ThinkPad E15 ima 16 GB RAM-a, kar je izjemno za naloge, povezane z podatkovno znanostjo. Tako kot HP Envy ThinkPad ne vsebuje dodatnega prostora za shranjevanje, zato ga morate kupiti ločeno, če ga potrebujete. 15,6-palčni zaslon je dostojen s premazom proti bleščanju. Poleg tega lahko prek HDMI ali USB Type C priključite tudi zunanji monitor ločljivosti 4k.
Prednosti:
- Nadgradljivo shranjevanje
- Robustno ohišje
Slabosti:
- Pri obremenitvi se zelo segreje
- Kratka življenjska doba baterije
Zaključek:
Podatkovna znanost je obsežno in raznoliko področje in kot podatkovni znanstvenik je vaša naloga učinkovito upravljanje podatkov. Ker podatki naraščajo, mora strojna oprema organizirati tudi ogromno podatkov, zahteva tudi nadgradnjo. V tem zapisu smo se osredotočili na kratek vodnik o prenosnih računalnikih, ki bi jih morali upoštevati pri nalogah, povezanih z podatkovno znanostjo.
Analiza podatkov zahteva večjedrne procesorje in grafične procesorje z dobro količino pomnilnika. Priporočam uporabo CPU-jev najnovejše generacije, še posebej osemjedrnih in grafičnih procesorjev, če se ukvarjate z globokim učenjem. Kljub temu dober GPU povečuje skupne zmogljivosti.